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BI工作规划 0.3
 

BI工作规划 0.3

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针对电子商务企业或线上营销企业,拟定的一个商业智能分析草案

针对电子商务企业或线上营销企业,拟定的一个商业智能分析草案

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BI工作规划 0.3 BI工作规划 0.3 Presentation Transcript

  • 电子商务 BI 商业智能分析 (草稿) 吴源林 186 0219 5030 Wyl2000 @ gmail.com
  • BI 要做什么?
    • 捕捉、处理和挖掘企业现有数据,将其 转化成分析、知识和结论 ,帮助企业更好的利用数据来提高决策质量。
    • 规划:技术 领域
      • 数据仓库
      • 数据挖掘
      • 网站分析
      • 客户研究(定性和定量)
  • RACE 线上营销分析和基准比较框架 目标设定 覆盖 行为 转化 吸引 使命 / 愿景 目标, KPIs ,网站分析和商品销售分析 品牌推广和流量 SEO / SEM / PPC/ 自然 广告联盟 / 合作营销 展示广告 邮件营销:新客户获取 社会媒体营销 网站可用性 首页设计有效性 搜索和浏览有效性 产品类目和详细页有效性 购物车和结算流程有效性 内容营销 邮件列表和促销邮件 事件激发邮件营销 商品访问流量和转化率 商品销售分析 交易分析
    • 对客户理解和分析(基础)
    • 线上:人口统计特征,访问 / 购买模式 2. 线下客户
      • 体验,满意度,推荐度
    社会媒体营销 分析策略:如何达成目标 交叉 / 提升销售分析 客户生命周期管理
  • 绩效数据面板 更丰富的指标体系请参考附件: Metrics.xls 指标 覆盖 行为 转化 吸引 跟踪指标
    • 唯一访客
    • 新访客
    • 访问数
    • 商业机会数量
    • 销售额
    • 邮件列表质量
    • 报名响应质量
    • 交叉 / 提升交易质量
    绩效驱动因素
    • 跟竞争对手相比较的份额
    • 搜索份额
    • 品牌 / 直接 / 间接访问比例
    • 弹出率和访问时长
    • 宏观转化和微观转化有效性
    • 销售转化率
    • 报名转化率
    • 邮件列表加入率
    • 活跃客户数 %
    • 活跃用户数(论坛 / 社会媒体)
    • 重复转化率
    以客户为中心的指标
    • 每点击 / 销售成本
    • 品牌知晓度
    • 每商业机会成本
    • 客户体验
    • 满意度 / 推荐度
    • 每销售成本
    • 客户满意度
    • 生命周期价值
    • 客户忠诚度指标
    • 每客户购买的唯一产品数
    商业价值 KPIs
    • 目标客户群份额
    • 每次访问的目标价值
    • 在线产品浏览和销售
    • 每次访问的平均收入
    • 纯在线销售额
    • 回头客户的销售增长和总额
    • 1000 份邮件带来的收入
  • 监控 KPIs 变化
    • 设置“预警”
      • 针对标准化后的 KPIs ,设置异动阀值,进行预警提醒
      • 如 A 渠道访问流量下降 xx% ,波动 x 个标准差…
  • 观察指标,分解指标体系,找出关键 / 问题环节
  •  
  • 专 题
  • 流量来源价值分析
    • 关键浏览来源细分:
      • 搜索
        • 付费和自然搜索
        • 品牌和非品牌
      • 邮件营销
      • 广告联盟
      • 社会媒体
      • 自然来源
    • 以及:
      • 新客户 / 回头客户
    • 关键指标
      • 各细分来源的访问次数 / 唯一访问者总数
      • 各细分来源的转化率(一般性目标和购买目标)
      • 细分访问者和流量的成本
      • 细分访问者和流量的收入
    • 分析
      • 不同来源的比重(贡献度) / 历史趋势
      • 影响来源流量波动的因素分析
  • 搜索关键词基准比较
    • 关键词的潜在流量
    • 绩效指标 ( 排名,点击数,转化率,销售,关键词估价):
      • 付费搜索
      • 自然搜索
    • 找出关键词总流量和获得的流量
    • 分析关键词类型(品牌、商品、一般性关键词)和指标(流量份额,转化率等)
    • 进行关键词优化
    • 持续监控和优化搜索引擎营销
    • 分析样例:见附件 keywords.xls
    样例
  • 高级细分 – 选项
    • 1.  访问来源 :
    • 付费
    • 自然
    • 付费和自然搜索含 / 不含品牌关键字
    • 关键词数量 – 2,3,4
    • 社会媒体
    •  
    • 2. 访问者类型
    • 新访问者
    • 重复访问者
    • 注册访问者
    • 客户(有过购买行为)
    • 3. 吸引度
    • 访问页面 / 市场大于 X 页 XX 秒 ,
    • < X 页 , XX 秒
    • 4. 访问的内容
    • 关键着陆页
    • 产品页
    • 结算完成页
    • 产品类目 / 附属功能(如论坛)
    • 5. 着陆页类型
    • 首页
    • 针对性着陆页
    • 商品页
    • 论坛
    • 6. 事件:
    • 转化目标类型 (报名)
    • 购买转化
    • 7. 系统平台 ( 重要性略低 )
    • 浏览器
    • 屏幕分辨率
    • 移动平台
    • 8. 地理位置
    • 按 访问者地理位置和分站 / 分公司进行对应细分
  • 商品和交易分析 OLAP
    • 搭建数据仓库,建立多维度关系分析平台 (利用开源 BI 套件 Pentaho )
    • 分公司 | 地区 -> 商城 -> 商铺 -> 商品一级分类 -> 二级分类 -> 三级分类
    • 购买全流程:线上报名 -> 线下会展签到 -> 预约 ->
    • 结合网站分析数据进行综合分析:营销渠道 / 活动 -> 商城流量 -> 商城销售 -> 产品类目细分挖掘
    • 数据仓库介绍见附件: BI material2.ppt
    样例
  • 购物蓝分析:商品之间的关联性 购买过 A 商品的客户,还可能会购买 ? 商品 Support 支持度: 1000 名客户购物, 236 位购买了 Item6 和 Item9/Item3 ,则支持度为 23.6% Confidence 可信度: 1000 名客户, 236 位购买了 Item6 ,其中 163 位又购买了 Item9/Item3 ,则推论购买 Item6->Item9,Item3 的可能性是 69% 运用:交叉陈列,捆绑促销,找出核心产品 样例
  • RF 吸引度 | 购买分析(客户价值分析) 评分 : Recency 最近行为 低 1 = > 24 个月 2 = 19-24 个月 3 = 13-18 个月 4 = 7-12 个月 5 = 0-6 个月 高 Frequency 频数 低 1 = 1 次购买 / 访问 2 = 2 次购买 / 访问 3 = 3 次购买 / 访问 4 = 4 次购买 / 访问 5 = 5 次购买 / 访问 高 Monetary 购买金额 低 1 - 5 高 通过数据和研究补充,掌握客户档案(人口统计特征值等),进行客户群细分,分析客户生命周期,进行一定程度的精准营销 样例
  • 其他
    • 用户 / 客户体验研究
      • 满意度 / 推荐度问卷等
      • 可用性测试
    • 就此次访问,你在本网站的整体浏览体验感受是怎样的?
    • 你此次访问的主要目的是什么?(了解 / 购买 / 随便逛逛 / 比较价格…)
    • 你是否能顺利实现此次访问的主要目标?
    • 如果不能,为什么?
    • 你把本网站推荐给其他人的可能性有多大?
    更多: http://www.iperceptions.com/solutions/4q/
    • 评估用户使用网站时,是否能高效、成功的完成特定目标,并感到满意。
    • 通过可用性测试,来提高网站的易用性,提升客户整体体验和品牌忠诚度。
  • 谢 谢 ! 请多提宝贵意见! 吴源林 186 0219 5030 Wyl2000 @ gmail.com